WED株式会社のBigQuery導入背景と活用事例

当社が開発・運営するレシート買取アプリONEは、2018年リリース当時Firebaseで構築していましたが、サービスのスケールや安定稼働のためにGoogle Cloud Platformに移行をしました。そして、Google Cloud Platformのサービスであり、他サービスとの連携も行えるBigQueryを導入しました。

どのような状態を目指していたか

全てのデータをBigQueryに集約し、自社のデータや企業等から提供されたデータを多くの角度から分析を行え、Google Cloud Platform等の他サービス連携ができる状態を目指していました。

データの集約と可視化

各種サービスやアプリ(Firebase)のログ、地点情報やJANコードのデータをBigQuery上に保存しています。 弊社ではBIツールとしてMetabaseを使用しており、そこで日々のレシート買取枚数や経営指標となる値を可視化を行うことができています。

実際の業務

非エンジニアのメンバーもBigQueryを使用できる状態になっており、ONEで提供している、レシート買取ミッションなどの各種ミッションなどのデータ分析などを行なっております。

MLチームでの活用

MLエンジニアのメンバーも増えており、学習に使うデータや学習結果をBigQueryのテーブルとして保存しています。また、VertexAIのWorkbench等サービスとのBigQueryの連携もスムーズに行えているので開発効率も向上にもつながっています。

BigQueryは導入事例も多く、コストの最適化や各種サービスでの利用のドキュメントも充実しており、BigQueryにデータを入れる手段やフローが一番の課題となりますが、そこを解決できれば色々なサービスから利用ができ、SQLベースでのデータの加工ができるのでとても便利になります。 今後のアップデートされていき新しい機能の追加などにより便利に使いやすくなると思われます。